論文の概要: Enabling Rapid Shared Human-AI Mental Model Alignment via the After-Action Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19607v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 12:43:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:54:24.291010
• Title: Enabling Rapid Shared Human-AI Mental Model Alignment via the After-Action Review
• Title（参考訳）: アフター・アクション・レビューによる素早い共有型人間とAIのメンタル・モデルアライメントの実現
• Authors: Edward Gu, Ho Chit Siu, Melanie Platt, Isabelle Hurley, Jaime Peña, Rohan Paleja,
• Abstract要約: 私たちのブラウザベースのMinecraftテストベッドは、連続的な空間、リアルタイム、部分的に観測可能な環境での協調エージェントの迅速なテストを可能にします。 我々のメンタルモデルアライメントツールは、チームメンバーのファーストパーソン視点のビデオ表示を含めることで、ユーザ主導のミッション後分析を容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32985979395737786
• License:
• Abstract: In this work, we present two novel contributions toward improving research in human-machine teaming (HMT): 1) a Minecraft testbed to accelerate testing and deployment of collaborative AI agents and 2) a tool to allow users to revisit and analyze behaviors within an HMT episode to facilitate shared mental model development. Our browser-based Minecraft testbed allows for rapid testing of collaborative agents in a continuous-space, real-time, partially-observable environment with real humans without cumbersome setup typical to human-AI interaction user studies. As Minecraft has an extensive player base and a rich ecosystem of pre-built AI agents, we hope this contribution can help to facilitate research quickly in the design of new collaborative agents and in understanding different human factors within HMT. Our mental model alignment tool facilitates user-led post-mission analysis by including video displays of first-person perspectives of the team members (i.e., the human and AI) that can be replayed, and a chat interface that leverages GPT-4 to provide answers to various queries regarding the AI's experiences and model details.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,HMT(Human-machine Teaming)研究における2つの新しい貢献について述べる。 1)コラボレーティブAIエージェントのテストと展開を加速するためのMinecraftテストベッド 2)HMTエピソード内の行動を再検討し分析し,共有精神モデル開発を促進するツール。 私たちのブラウザベースのMinecraftテストベッドは、人間とAIのインタラクションユーザ研究に典型的な面倒なセットアップなしで、連続的な空間、リアルタイム、部分的に観察可能な環境で協調エージェントの迅速なテストを可能にします。 Minecraftには幅広いプレイヤー基盤とAIエージェントの豊富なエコシステムがあるので、新しい協力エージェントの設計やHMT内のさまざまなヒューマンファクターの理解において、この貢献が研究の迅速化に役立つことを期待しています。 我々のメンタルモデルアライメントツールは、リプレイ可能なチームメンバー(人間とAI)のファーストパーソン視点のビデオ表示と、GPT-4を活用してAIの経験やモデルの詳細に関する様々な質問に対する回答を提供するチャットインターフェースを含むことによって、ユーザ主導のミッション後分析を容易にする。

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